1. 业务需求对接与拆解 
- 深入理解物流仓储业务(如入库出库、库存管理、配送时效、仓储成本等),精准对接业务部门需求,提炼核心问题并转化为数据指标体系。 
- 输出清晰的数据需求文档。 
2. 数据分析与方案设计 
- 基于业务场景设计分析框架(如库存周转分析、拣货效率优化、仓容利用率评估),挖掘数据价值并提出改进建议。 
- 监控关键指标异常(如库存积压、配送延迟),定位问题根因并推动解决。 
3. BI可视化开发 
- 使用Tableau、Power BI、QuickBI等工具搭建动态数据看板(如实时库存监控、物流成本分析大屏),支持业务决策。 
4. 跨团队协作与落地 
- 协同数据开发、IT、仓储运营团队,推动数据产品落地,验证分析结果对业务的提升效果。 
任职要求 
✅ 硬性技能 
- 专业背景:本科及以上学历,统计学、物流管理、计算机等相关专业,2年以上物流/供应链数据分析经验优先。 
- 数据分析能力: 
- 熟练使用SQL完成多表关联查询、窗口函数等复杂操作,具备SQL性能优化经验; 
- 掌握Python/R基础数据分析库(Pandas/Numpy),能进行数据清洗与基础建模。 
- BI工具:精通至少一种主流BI工具(如Tableau/Power BI/QuickSight),可独立完成数据连接、建模到可视化全流程。 
- 业务知识:熟悉仓储核心指标(库存周转率、订单满足率、库内作业时效); 
✅ 加分项 
- 有物流仓储数字化目经验; 
- 具备数据仓库知识(ODS/DWD分层、维度建模)。